Yapay Zeka Ürün Yönetimi Eğitimi | Digital Vizyon Akademi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, yapay zeka özellikli veya yapay zeka temelli ürünleri keşiften lansmana ve canlıda iyileştirmeye kadar yöneten ürün yöneticilerinin uzmanlık yetkinliği kazanması için tasarlanmış kapsamlı bir programdır. Katılımcılar teknik okuryazarlık, veri stratejisi, değerlendirme (eval) tasarımı, YZ kullanıcı deneyimi, birim ekonomisi, sorumlu YZ ve lansman konularını bitirme projesiyle uygular.

Neden Bu Eğitim?

Yeni Ürün Zanaatı. Olasılıksal çıktı üreten ürünlerde gereksinim, kalite ve başarı tanımının nasıl değiştiğini derinlemesine öğrenin.

Eval Odaklı Geliştirme. Ürün kalitesini sezgiyle değil, değerlendirme setleri ve ölçülebilir kalite kriterleriyle yönetmeyi öğrenin.

Keşiften Lansmana. Fırsat keşfinden prototipe, fiyatlamadan canlıda iyileştirmeye kadar tüm ürün yaşam döngüsünü uygulayın.

“Kullanıcılar bir ürünün yapay zeka içermesini değil, işlerini daha iyi yapmasını önemser; iyi ürün yöneticisi bu farkı hiç unutmaz.”

Ön Koşullar

Ürün Deneyimi — Dijital bir ürün veya özellik için keşif, yol haritası ve teslim süreçlerinde en az bir yıl deneyim.
YZ Araç Kullanımı — ChatGPT, Claude veya Gemini gibi üretken YZ araçlarını düzenli olarak kullanıyor olmak.
Veri Okuryazarlığı — Ürün metrikleri, huni analizi ve A/B testi sonuçlarını yorumlayabilmek.
Kodlama Şartı Yok — Programlama gerekmez; prototipler kodsuz araçlar ve istem tabanlı yöntemlerle yapılır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiYapay zeka ürün yönetiminin farklarını kavramak, ürün kararları için gerekli teknik okuryazarlığı kazanmak, yapay zekaya uygun fırsatları keşfetmek ve hızlı prototip üretmek.

Modül 1

Yapay Zeka Ürün Yönetimini Farklı Kılanlar

Deterministik ve olasılıksal ürün davranışı farkı
YZ özelliği, YZ temelli ürün ve platform ürünü
YZ ürün yöneticisinin rolü ve ekiple iş birliği
Veri, model ve kullanıcı deneyimi arasındaki bağ
Başarısız YZ ürünlerinde tekrar eden hatalar
Vaka: Kullanıcıların benimsemediği bir YZ asistanı

Modül 2

Ürün Yöneticisi İçin Teknik Okuryazarlık

Büyük dil modelleri, token, bağlam penceresi, sıcaklık
İstem mühendisliği, RAG ve ince ayar ne zaman seçilir?
Yapay zeka ajanları, araç kullanımı ve iş akışları
Klasik makine öğrenmesi: sınıflandırma ve tahmin
Kalite, gecikme ve maliyet arasındaki ödünleşimler
Demo: Aynı özelliğin istem, RAG ve ajan versiyonları

Modül 3

Kullanıcı Problemi ve Fırsat Keşfi

Yapılacak işler (jobs-to-be-done) ile ihtiyaç analizi
Fırsat-çözüm ağacı ile YZ fırsatlarının haritalanması
YZ'ye uygunluk testi: tolerans, veri, sıklık, değer
Kullanıcı görüşmelerinde YZ beklentisini sorgulama
Otomasyon mu, artırma mı? Kontrol düzeyi seçimi
Atölye: Hedef segment için fırsat-çözüm ağacı

Modül 4

Hızlı Prototipleme ve Erken Doğrulama

İstem tabanlı prototip ile fikri saatler içinde sınama
Kodsuz ve düşük kodlu YZ prototipleme araçları
Oz Büyücüsü (Wizard of Oz) testi ile talep doğrulama
Kullanıcı testinde güven ve anlaşılırlık gözlemi
Prototipten öğrenim notu ve karar kaydı
Atölye: Seçilen fırsat için çalışan ilk prototip

Günün hedefiRekabet avantajı sağlayan YZ ürün stratejisi kurmak, veri çarkını tasarlamak, yapay zekaya özgü gereksinim dokümanı yazmak ve birim ekonomisini fiyatlamayla dengelemek.

Modül 1

Yapay Zeka Ürün Stratejisi

Model yeteneği hızla ucuzlarken kalıcı avantaj nerede?
Savunulabilirlik: tescilli veri, iş akışı ve dağıtım
Yap, satın al veya ortaklık kur kararı
Temel model sağlayıcılarına bağımlılık riski
YZ ürün vizyonu ve aşamalı yol haritası
Vaka: Yatay asistan karşısında dikey YZ ürünü

Modül 2

Veri Stratejisi ve Veri Çarkı

Ürün kullanımından veri çarkı (data flywheel) kurma
Açık ve örtük kullanıcı geri bildirimi toplama
Etiketleme, insan değerlendirmesi ve veri kalitesi
Kullanıcı verisi, açık rıza ve KVKK sınırları
Soğuk başlangıç problemi ve sentetik veri
Atölye: Ürün için geri bildirim ve veri çarkı tasarımı

Modül 3

YZ Özellikleri İçin Gereksinim Dokümanı

YZ ürün gereksinim dokümanının (PRD) bölümleri
Kalite kriterleri, kabul edilebilir hata ve örnekler
Koruma bariyerleri (guardrails) ve yasaklı davranışlar
İnsan onayı ve devralma (human-in-the-loop) noktaları
Uç durumlar, belirsiz girdiler ve geri dönüş davranışı
Uygulama: Bitirme projesi için YZ PRD taslağı

Modül 4

Birim Ekonomisi ve Fiyatlandırma

İstek başı maliyet: token, çıkarım ve altyapı
Model yönlendirme ve önbellekleme ile maliyet düşürme
Koltuk, kullanım ve sonuç bazlı fiyatlama modelleri
Kullanım limitleri, katmanlı paketler ve marj koruma
Değer bazlı fiyatlama ve müşteri algısı
Atölye: Özellik için birim ekonomisi ve fiyat modeli

Günün hedefiGüven oluşturan YZ kullanıcı deneyimi tasarlamak, kaliteyi değerlendirme setleriyle yönetmek, ürün metrikleri ve deneyleri kurgulamak, sorumlu YZ ilkelerini uygulamak.

Modül 1

Yapay Zeka İçin Kullanıcı Deneyimi Tasarımı

Yardımcı pilot, öneri ve otonom ajan etkileşim kalıpları
Belirsizliği ve kaynakları kullanıcıya gösterme
Hata, reddetme ve düzeltme akışlarının tasarımı
Google PAIR ve Microsoft HAX yönergeleri
Güven kalibrasyonu: aşırı ve yetersiz güven riski
Ürün kritiği: Üç YZ ürününün deneyim analizi

Modül 2

Değerlendirme (Eval) Odaklı Ürün Geliştirme

Altın veri seti ve ürün senaryolarından eval seti
Kurallı kontroller, insan puanlaması ve LLM-hakem
Kalite rubriği: doğruluk, faydalılık, ton, güvenlik
Model veya istem değişikliğinde regresyon testi
promptfoo ve Langfuse gibi eval araçlarına bakış
Atölye: Bitirme projesi için eval seti ve rubrik

Modül 3

Ürün Metrikleri ve Deney Tasarımı

Kuzey yıldızı metriği ve YZ'ye özgü öncü göstergeler
Görev başarısı, benimseme, tekrar kullanım, düzeltme oranı
Çevrim dışı eval ile çevrim içi metrik ilişkisi
YZ özelliklerinde A/B testi ve yenilik etkisi
Kalitatif geri bildirim ve konuşma kaydı analizi
Uygulama: Özellik için metrik ağacı oluşturma

Modül 4

Sorumlu YZ, Güvenlik ve Mevzuat

Önyargı, zararlı içerik ve halüsinasyon riskleri
Kırmızı takım (red teaming) ve kötüye kullanım testleri
İstem enjeksiyonu ve veri sızıntısına karşı önlemler
AB YZ Yasası şeffaflık ve risk sınıfı yükümlülükleri
KVKK, aydınlatma metni ve ürün içi bilgilendirme
Günün değerlendirmesi ve lansman gününe köprü

Günün hedefiYapay zeka ürününü kademeli biçimde pazara sunmak, canlıda kalite, maliyet ve model değişikliklerini yönetmek ve bitirme projesini yatırım kurulu formatında sunmak.

Modül 1

Kademeli Lansman ve Pazara Çıkış

Kapalı beta, kademeli açılım ve özellik bayrakları
YZ ürününün konumlandırılması ve değer mesajı
Abartılı vaatten kaçınan beklenti yönetimi
Satış, destek ve müşteri başarısı ekiplerinin hazırlığı
Kurumsal müşterilerin güvenlik ve uyum soruları
Atölye: Bitirme projesi için lansman planı

Modül 2

Canlıda İşletim ve Sürekli İyileştirme

LLMOps: gözlemlenebilirlik, iz kayıtları ve kalite panoları
Maliyet, gecikme ve hata oranı alarmları
Model sağlayıcı sürüm değişikliklerinin yönetimi
Kullanıcı geri bildiriminden iyileştirme döngüsü
YZ kaynaklı olay yönetimi ve iletişim planı
Vaka: Model güncellemesi sonrası kalite düşüşü

Modül 3

Bitirme Projesi: YZ Ürün Paketi

Fırsat, strateji ve veri çarkının bütünleştirilmesi
PRD, eval planı, metrik ağacı ve fiyat modeli
Risk değerlendirmesi ve sorumlu YZ kontrolleri
Takım içi ürün kritiği ve eğitmen koçluğu
Yatırım kurulu sunumunun hazırlanması
Sunum provası ve eğitmen geri bildirimiyle son rötuşlar

Modül 4

Proje Sunumları, Değerlendirme ve Kapanış

Yatırım kurulu formatında proje sunumları
Jüri soruları ve yapılandırılmış geri bildirim
Kişisel YZ ürün yöneticisi gelişim planı
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve şablon kütüphanesinin paylaşımı
Mezun topluluğu ve ileri öğrenme kaynakları

Eğitim Kazanımları

Teknik Okuryazarlık — İstem, RAG, ince ayar ve ajan seçeneklerini kalite, gecikme ve maliyet açısından ekiple tartışabileceksiniz.
Fırsat Keşfi — Kullanıcı problemlerinden yapay zekaya gerçekten uygun fırsatları ayırt edip hızlı prototiplerle sınayabileceksiniz.
Ürün Stratejisi — Veri, iş akışı ve dağıtım avantajına dayanan savunulabilir bir yapay zeka ürün stratejisi kurabileceksiniz.
YZ Gereksinimleri — Kalite kriterleri, koruma bariyerleri ve insan onay noktalarını içeren bir YZ ürün gereksinim dokümanı yazabileceksiniz.
Eval Tasarımı — Altın veri seti, rubrik ve LLM-hakem yöntemleriyle ürün kalitesini ölçen bir değerlendirme sistemi kurabileceksiniz.
Güven Veren UX — Belirsizliği, kaynakları ve hataları şeffaf gösteren, doğru güven düzeyi oluşturan deneyimler tasarlayabileceksiniz.
Birim Ekonomisi — Token ve altyapı maliyetlerini fiyatlama modeliyle dengeleyerek kârlı bir yapay zeka ürünü kurgulayabileceksiniz.
Lansman ve İşletim — Kademeli lansman, LLMOps izleme ve sürekli iyileştirme döngüsüyle ürünü canlıda büyütecek plan hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Ürün yöneticileri
ürün sahipleri
yapay zeka özelliği geliştiren ürün ekiplerinin liderleri
ürün tasarımcıları ile ürün yönetimine geçiş yapan analist ve mühendisler.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka Ürün Yönetimi Eğitimi kimler için uygundur?

Program; ürün yöneticileri, ürün sahipleri, yapay zeka özelliği geliştiren ürün ekiplerinin liderleri, ürün tasarımcıları ile ürün yönetimine geçiş yapan analist ve mühendisler için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve nasıl yapılandırılmıştır?

Eğitim 4 tam gün ve 16 modülden oluşur. Sırasıyla temel ve keşif, strateji ve gereksinimler, kullanıcı deneyimi ile değerlendirme ve son olarak lansman, işletim ve bitirme projesi günleri işlenir.

Ürün yöneticisi olarak kodlama bilmem gerekiyor mu?

Hayır. Teknik okuryazarlık modülü ürün kararları için gereken kavramları kod yazmadan kazandırır. Prototipler istem tabanlı ve kodsuz araçlarla, değerlendirme setleri ise tablo tabanlı şablonlarla hazırlanır.

Yapay Zeka Ürün Geliştirme Liderliği Eğitimi'nden farkı nedir?

Bu program ürün yöneticisinin günlük zanaatına odaklanır: keşif, PRD, eval, UX, metrik ve lansman. Ürün Geliştirme Liderliği ise ürün ve mühendislik liderlerine organizasyon, portföy, takım yapısı ve işletim modeli perspektifi sunar.

Eğitim sonunda hangi çıktılar ve sertifika veriliyor?

Katılımcılar fırsat analizi, PRD, eval seti, metrik ağacı, fiyat modeli ve lansman planından oluşan bir YZ ürün paketi hazırlar. Programı tamamlayanlar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

YAPAY ZEKA ÜRÜN YÖNETİMİ EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Yapay Zeka Ürün Yönetimini Farklı Kılanlar

Ürün Yöneticisi İçin Teknik Okuryazarlık

Kullanıcı Problemi ve Fırsat Keşfi

Hızlı Prototipleme ve Erken Doğrulama

Yapay Zeka Ürün Stratejisi

Veri Stratejisi ve Veri Çarkı

YZ Özellikleri İçin Gereksinim Dokümanı

Birim Ekonomisi ve Fiyatlandırma

Yapay Zeka İçin Kullanıcı Deneyimi Tasarımı

Değerlendirme (Eval) Odaklı Ürün Geliştirme

Ürün Metrikleri ve Deney Tasarımı

Sorumlu YZ, Güvenlik ve Mevzuat

Kademeli Lansman ve Pazara Çıkış

Canlıda İşletim ve Sürekli İyileştirme

Bitirme Projesi: YZ Ürün Paketi

Proje Sunumları, Değerlendirme ve Kapanış

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Benzer Programlar

Yapay Zeka Güvenliğine Giriş Eğitimi

Yapay Zeka Kurumsal Strateji Yönetimi Eğitimi

Yapay Zeka Küresel Yönetişim Çerçeveleri Eğitimi